帕金森病证据到发现优先排序数据集
帕金森病研究资源整合数据集，包含证据评分、转录组、药物再利用等多维数据，用于优先排序研究。
基本信息
资源简介
帕金森病证据到发现优先排序数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《hssling/parkinsons-evidence-to-discovery-prioritisation》。源站首次发布：2026-04-24。
【数据内容】
源站原始描述：# Parkinson''s Disease Evidence-to-Discovery Prioritisation Dataset This Hugging Face dataset package contains processed research assets from an AI-assisted evidence synthesis and computational validation project on Parkinson''s disease (PD) prevention and disease-modifying therapeutic strategy prioritisation. ## Dataset Summary The dataset integrates: - evidence-priority scores for PD prevention and disease-modification candidates; - pathway-to-intervention framework; - individual and public-heal…
文件 CITATION.cff 为文本内容，开头为：cff-version: 1.2.0 title: "Parkinson''s Disease Evidence-to-Discovery Prioritisation Dataset" message: "If you use this dataset, please cite the dataset and the…
文件 DATA_DICTIONARY.md 为文本内容，开头为：# Data Dictionary ## `data/processed/candidate_interventions_ranked.csv` - `intervention_or_target`: candidate intervention, exposure, drug class, or target.…
文件 LICENSE 为文本内容，开头为：Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) This license applies to the generated processed data, figures, documentation, and code authored in …
【数据结构与技术规格】
文件数 101 个，合计 8.03 MB。
【主题与分类】
主题标签：task_categories:tabular-classification、task_categories:feature-extraction、task_categories:text-classification、language:en、license:cc-by-4.0、size_categories:n<1K、format:csv、modality:image、modality:text、modality:tabular。
【适用方向】
多模态数据适合跨模态对齐、融合建模与联合表征学习方向的研究。
【获取与许可】
源站页面：https://huggingface.co/datasets/hssling/parkinsons-evidence-to-discovery-prioritisation
使用许可：cc-by-4.0。
【使用注意】
· 源站最后修改于 2026-04-26，引用时请注意版本时效。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取与加载（Hugging Face datasets）
# 前置依赖: pip install datasets
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("hssling/parkinsons-evidence-to-discovery-prioritisation")
print(ds) # 查看 splits 与字段结构
# 国内网络可先设镜像: import os; os.environ["HF_ENDPOINT"]="https://hf-mirror.com"
git lfs install && git clone https://hf-mirror.com/datasets/hssling/parkinsons-evidence-to-discovery-prioritisation
数据说明
该数据集整合了多种研究资源，用于支持帕金森病（PD）预防和疾病修饰治疗策略的优先排序研究。包含证据优先级评分、路径到干预框架、临床试验挖掘、转录组差异表达分析、GO/Reactome富集分析、药物再利用候选排名、多组学数据集清单（包括脑、血液、蛋白质组学、代谢组学、甲基化、单细胞等）、遗传因果三角测量、药物发现深化输出、实验验证方案等。数据以CSV文件形式分布在多个子目录中。适用于研究、教育、验证、可重复性和假设生成，但不可用于诊断或临床决策。
数据加载示例（图像类）
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
完整数据卡：huggingface.co/datasets/hssling/parkinsons-evidence-to-discovery-prioritisation
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